CN109145393A - 一种结构仿生轻量化设计方法 - Google Patents

一种结构仿生轻量化设计方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109145393A
CN109145393A CN201810841539.8A CN201810841539A CN109145393A CN 109145393 A CN109145393 A CN 109145393A CN 201810841539 A CN201810841539 A CN 201810841539A CN 109145393 A CN109145393 A CN 109145393A
Authority
CN
China
Prior art keywords
bionic
features
model
power transmission
feature
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201810841539.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109145393B (zh
Inventor
吴凤和
王朝华
冀玉龙
李永欣
杨权威
韩金旭
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Yanshan University
Original Assignee
Yanshan University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Yanshan University filed Critical Yanshan University
Priority to CN201810841539.8A priority Critical patent/CN109145393B/zh
Publication of CN109145393A publication Critical patent/CN109145393A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109145393B publication Critical patent/CN109145393B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/23Design optimisation, verification or simulation using finite element methods [FEM] or finite difference methods [FDM]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10Geometric CAD
    • G06F30/17Mechanical parametric or variational design

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Biological Treatment Of Waste Water (AREA)
  • Wind Motors (AREA)

Abstract

本发明公开一种结构仿生轻量化设计方法。该设计方法包括:分析承载结构的工况特点和功能特征;根据变密度拓扑优化方法计算优化区域单元的相对密度,得到承载结构的传力骨架;根据传力骨架的特点确定多个与工况特点具有相似特征的仿生模型,计算多个仿生模型与所述承载结构的相似度;分析第一仿生模型的结构特征和微观截面特征;选取多个第一仿生模型中对工况特点有利的结构特征,获得第二截面特征;将传力骨架作为仿生结构的基体,将第二截面特征作为传力骨架的截面,建立结构仿生模型。通过重组各相似仿生对象的优势结构特征,在保证结构承载性能的同时,提高了对不同工况的适应性,进而实现最大限度的轻量化。

Description

一种结构仿生轻量化设计方法
技术领域
本发明涉及工程设计领域,特别涉及一种结构仿生轻量化设计方法。
背景技术
在能源和环境问题日益突出的时代背景下,结构轻量化成为发展的必然趋势,传统结构设计过程中为了保证工程的安全性,通常选取较大的安全系数,导致结构笨重、材料浪费等问题,在航天航空、汽车等领域的直接影响就是增加能源消耗和环境污染。结构优化方法因能在概念设计阶段采用拓扑优化提供轻质、高效的结构布局,在详细设计阶段采用形状、尺寸优化提供结构最佳形貌和尺寸,正广泛应用于实体结构的轻量化设计中;然而,拓扑优化只能给出减材的建议,缺少在薄弱部位增材的指导;形状、尺寸优化是基于局部参数寻优,其轻量化空间极小,难以得到颠覆性设计方案。
仿生优化设计作为一种新兴的现代设计方法,正逐步应用于结构轻量化设计中。传统的结构仿生轻量化设计是指通过研究与工程结构具备一定相似性的自然生物的结构特点,进而在结构设计过程中进行仿生模拟,实现轻量化。但是,一个部件往往包含多个零件,每个零件工况各不相同,通常很难找到一种适用于各种零件的仿生对象,若分别将选取的多个仿生对象应用在特定相似结构件中,将产生巨大的工作量;同时,现有结构仿生方法局限于以传统设计方法得到的原模型为基础的轻量化设计,其效果受原模型的影响较大,难以最大限度地实现轻量化。
发明内容
本发明的目的是提供一种能够最大限度的实现轻量化的结构仿生轻量化设计方法。
为实现上述目的,本发明提供了如下方案:
一种结构仿生轻量化设计方法,所述设计方法包括:
分析承载结构的工况特点和功能特征;
根据所述工况特点和所述功能特征确定优化区域单元和非优化区域单元;
根据变密度拓扑优化方法计算优化区域单元的相对密度,得到承载结构的传力骨架;
根据所述传力骨架的特点确定多个与工况特点具有相似特点的仿生模型;
计算多个所述仿生模型与所述承载结构的相似度,获得多个相似度值;
将多个所述相似度值按照降序排序,选取前n个所述相似度值对应的仿生模型,获得第一仿生模型;
分析所述第一仿生模型的结构特征和微观截面特征;
选取多个所述第一仿生模型中对所述工况特点有利的结构特征,进行交叉互换,获得第二截面特征;
将所述传力骨架作为仿生结构的基体,将所述第二截面特征作为所述传力骨架的截面,建立结构仿生模型。
可选的,所述根据所述工况特点和所述功能特征确定优化区域单元和非优化区域单元具体包括:
根据所述工况特点和所述功能特征使用三维软件建立结构包络体模型;
将所述结构包络体模型导入有限元软件中,施加载荷和边界条件,建立有限元模型;
根据有限元模型分析结果和结构的功能特征确定优化区域,所述结构的功能特征具体为结构原模型在实际工况条件下与其他结构的连接关系;
采用两个组件分别存储优化区域单元和非优化区域单元。
可选的,所述根据所述优化区域单元的相对密度计算所述承载结构的传力骨架具体包括:
将所述优化区域单元的相对密度作为设计变量,以体积比为约束条件、以柔度最小为目标,利用有限元软件中集成的变密度拓扑优化法进行拓扑优化,获得所述承载结构的传力骨架。
可选的,所述根据所述传力骨架的特点确定多个与工况特点具有相似特点的仿生模型具体包括:
根据所述传力骨架的特点,设定轻质、高效、承载结构为关键词,查找相关的生物学意义和相关的生物学案例,获得多个与工况特点具有相似特点的仿生模型。
可选的,所述设计方法还包括:将所述结构仿生模型导入有限元软件中,进行以重量最小、刚度最大为目标的尺寸优化,获得最优的仿生轻量化模型。
根据本发明提供的具体实施例,本发明公开了以下技术效果:本发明提供了一种结构仿生轻量化设计方法,通过拓扑优化获取结构的传力骨架,采用相似理论对仿生原型进行相似度排序,将相似仿生原型“基因重组”后得到的截面特征作为骨架截面,通过尺寸优化得到最终的仿生轻量化模型,为仿生设计提供了一种新的思路。
有效地解决了在结构仿生设计过程中因零部件众多、工况各不相同,导致难以找到一种确定仿生对象的难题,提高了结构仿生轻量化设计的效率。
通过重组各相似仿生对象的优势结构特征,在保证结构承载性能的同时,提高了对不同工况的适应性,进而实现最大限度的轻量化。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的结构仿生轻量化设计方法流程图;
图2为本发明实施例汽车车轮转向系统的上摆臂的几何模型图;
图3为本发明实施例汽车车轮转向系统的上摆臂的包络体模型图;
图4为本发明实施例汽车车轮转向系统的上摆臂的拓扑优化结果图;
图5为本发明本发明实施例汽车车轮转向系统的上摆臂的传力骨架模型图;
图6为相似的仿生原型竹子图;
图7为相似的仿生原型小麦图;
图8为图6的截面图;
图9为图7的截面图;
图10为本发明实施例的基因重组后截面特征图;
图11为本发明实施例的仿生轻量化模型图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种能够最大限度的实现轻量化的结构仿生轻量化设计方法。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
实施例1
如图1所示,一种结构仿生轻量化设计方法,所述设计方法包括:
步骤100:分析承载结构的工况特点和功能特征;
步骤200:根据所述工况特点和所述功能特征确定优化区域单元和非优化区域单元;
步骤300:根据变密度拓扑优化方法计算优化区域单元的相对密度,得到承载结构的传力骨架;
步骤400:根据所述传力骨架的特点确定多个与工况特点具有相似特点的仿生模型;
步骤500:计算多个所述仿生模型与所述承载结构的相似度,获得多个相似度值;
步骤600:将多个所述相似度值按照降序排序,选取前n个所述相似度值对应的仿生模型,获得第一仿生模型;
步骤700:分析所述第一仿生模型的结构特征和微观截面特征;
步骤800:选取多个所述第一仿生模型中对所述工况特点有利的结构特征,进行交叉互换,获得第二截面特征;
步骤900:将所述传力骨架作为仿生结构的基体,将所述第二截面特征作为所述传力骨架的截面,建立结构仿生模型。
所述根据所述工况特点和所述功能特征确定优化区域单元和非优化区域单元具体包括:
根据所述工况特点和所述功能特征使用三维软件建立结构包络体模型;
将所述结构包络体模型导入有限元软件中,施加载荷和边界条件,建立有限元模型;
根据有限元模型分析结果和结构的功能特征确定优化区域,所述结构的功能特征具体为结构原模型在实际工况条件下与其他结构的连接关系;
采用两个组件分别存储优化区域单元和非优化区域单元。
所述根据所述优化区域单元的相对密度计算所述承载结构的传力骨架具体包括:
将所述优化区域单元的相对密度作为设计变量,以体积比为约束条件、以柔度最小为目标,利用有限元软件中集成的变密度拓扑优化法进行拓扑优化,获得所述承载结构的传力骨架。
所述根据所述传力骨架的特点确定多个与工况特点具有相似特点的仿生模型具体包括:
根据所述传力骨架的特点,设定轻质、高效、承载结构为关键词,查找相关的生物学意义和相关的生物学案例,获得多个与工况特点具有相似特点的仿生模型。
所述设计方法还包括:将所述结构仿生模型导入有限元软件中,进行以重量最小、刚度最大为目标的尺寸优化,获得最优的仿生轻量化模型。
实施例2
以汽车车轮转向系统的上摆臂为例,如图2所示,按照图1所示的流程图,一种结构仿生轻量化设计方法的具体实施步骤如下:
(1)分析上摆臂的实际工况特点及功能特征,使用三维CAD软件Solidworks建立其包络体模型,如图3所示,导入有限元软件HyperWorks中,施加载荷和边界条件,建立有限元模型;将上摆臂的连接部位作为非优化区域,其它部位作为优化区域,用两个不同组件来存储优化区域单元和非优化区域单元;
(2)将步骤(1)优化区域单元的相对密度作为设计变量,以体积比为约束条件、以柔度最小为目标,利用有限元软件HyperWorks中集成的变密度拓扑优化法进行拓扑优化,结果如图4所示,为了保证其横向刚度及工作空间,在拓扑优化结果基础上增加左右臂连杆,得到最终的上摆臂传力骨架如图5所示;
(3)分析步骤(2)得到的上摆臂传力骨架结构特点,设定轻质、承载结构等为关键词,在Biology-Online网站上查找相关的生物学意义,并从Bio TRIZ或AskName等网站上寻找相关的生物案例,得到四个具有相似特点的仿生原型:竹子、小麦、荷兰灯芯草、巴西巨型马尾草;
(4)采用相似理论对步骤(3)得到的各个仿生原型与零件之间在结构、功能、边界条件等方面的相似性进行数值计算,根据计算结果进行相似度排序;
(5)选择相似度高的2个仿生原型:竹子,如图6所示,和小麦,如图7所示,作为“基因重组”第一代,分析竹子和小麦的结构特征及微观截面形状,竹子的微观截面特征如图8所示,小麦的微观截面特征如图9所示,选取其中对上摆臂实际工况有利的结构特征,进行交叉互换,得到“基因重组”后的第二代截面特征,如图10所示;
(6)将步骤(2)得到的传力骨架作为仿生结构的基体,将步骤(5)得到的第二代截面特征作为传力骨架的截面,采用三维CAD软件建立结构仿生模型;
(7)将步骤(6)得到的仿生模型导入有限元软件ANSYS中,进行以重量最小、刚度最大为目标的尺寸优化,得到最终的仿生轻量化模型,如图11所示。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (5)

1.一种结构仿生轻量化设计方法,其特征在于,所述设计方法包括:
分析承载结构的工况特点和功能特征;
根据所述工况特点和所述功能特征确定优化区域单元和非优化区域单元;
根据变密度拓扑优化方法计算优化区域单元的相对密度,得到承载结构的传力骨架;
根据所述传力骨架的特点确定多个与工况特点具有相似特征的仿生模型;
计算多个所述仿生模型与所述承载结构的相似度,获得多个相似度值;
将多个所述相似度值按照降序排序,选取前n个所述相似度值对应的仿生模型,获得第一仿生模型;
分析所述第一仿生模型的结构特征和微观截面特征;
选取多个所述第一仿生模型中对所述工况特点有利的结构特征,进行交叉互换,获得第二截面特征;
将所述传力骨架作为仿生结构的基体,将所述第二截面特征作为所述传力骨架的截面,建立结构仿生模型。
2.根据权利要求1所述的一种结构仿生轻量化设计方法,其特征在于,所述根据所述工况特点和所述功能特征确定优化区域单元和非优化区域单元具体包括:
根据所述工况特点和所述功能特征使用三维软件建立结构包络体模型;
将所述结构包络体模型导入有限元软件中,施加载荷和边界条件,建立有限元模型;
根据有限元分析结果和结构的功能特征确定优化区域,所述结构的功能特征具体为结构原模型在实际工况条件下与其他结构的连接关系;
采用两个组件分别存储优化区域单元和非优化区域单元。
3.根据权利要求1所述的一种结构仿生轻量化设计方法,其特征在于,所述根据所述优化区域单元的相对密度计算所述承载结构的传力骨架具体包括:
将所述优化区域单元的相对密度作为设计变量,以体积比为约束条件、以柔度最小为目标,利用有限元软件中集成的变密度拓扑优化法进行拓扑优化,获得所述承载结构的传力骨架。
4.根据权利要求1所述的一种结构仿生轻量化设计方法,其特征在于,所述根据所述传力骨架的特点确定多个与工况特点具有相似特点的仿生模型具体包括:
根据所述传力骨架的特点,设定轻质、高效、承载结构为关键词,查找相关的生物学意义和相关的生物学案例,获得多个与工况特点具有相似特点的仿生模型。
5.根据权利要求1所述的一种结构仿生轻量化设计方法,其特征在于,所述设计方法还包括:将所述结构仿生模型导入有限元软件中,进行以重量最小、刚度最大为目标的尺寸优化,获得最优的仿生轻量化模型。
CN201810841539.8A 2018-07-27 2018-07-27 一种结构仿生轻量化设计方法 Active CN109145393B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810841539.8A CN109145393B (zh) 2018-07-27 2018-07-27 一种结构仿生轻量化设计方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810841539.8A CN109145393B (zh) 2018-07-27 2018-07-27 一种结构仿生轻量化设计方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109145393A true CN109145393A (zh) 2019-01-04
CN109145393B CN109145393B (zh) 2021-05-07

Family

ID=64798276

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810841539.8A Active CN109145393B (zh) 2018-07-27 2018-07-27 一种结构仿生轻量化设计方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109145393B (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111125818A (zh) * 2019-12-12 2020-05-08 河南大学 基于仿生子结构拓扑优化的新型十字交叉节点及优化方法
CN111924331A (zh) * 2020-07-16 2020-11-13 燕山大学 一种用于钢卷运输及静置过程立托架结构优化方法及系统
CN112395705A (zh) * 2020-11-19 2021-02-23 苏州科技大学 基于生物胞元的机械结构仿生拓扑设计方法
CN113361020A (zh) * 2021-08-06 2021-09-07 四川大学 一种结合仿生设计的齿轨动车地板轻量化设计方法
CN113779715A (zh) * 2021-08-24 2021-12-10 汕头大学 轻量化机械外骨骼设计方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101950316A (zh) * 2010-08-19 2011-01-19 北京航空航天大学 一种仿生蜘蛛网复合材料结构的设计方法
CN106202758A (zh) * 2016-07-15 2016-12-07 南京航空航天大学 一种仿生负泊松比结构汽车防护系统及设计方法
CN106557615A (zh) * 2016-10-27 2017-04-05 燕山大学 一种基于triz理论的仿生对象选取方法
WO2017071153A1 (zh) * 2015-10-26 2017-05-04 江苏科技大学 一种锚唇及其轮廓生成方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101950316A (zh) * 2010-08-19 2011-01-19 北京航空航天大学 一种仿生蜘蛛网复合材料结构的设计方法
WO2017071153A1 (zh) * 2015-10-26 2017-05-04 江苏科技大学 一种锚唇及其轮廓生成方法
CN106202758A (zh) * 2016-07-15 2016-12-07 南京航空航天大学 一种仿生负泊松比结构汽车防护系统及设计方法
CN106557615A (zh) * 2016-10-27 2017-04-05 燕山大学 一种基于triz理论的仿生对象选取方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
YONGXIN LI等: "Bionic Column Design Inspired by Macro and Micro Characteristics of Bamboo", 《DOI:10.4028/WWW.SCIENTIFIC.NET/JBBBE.29.1》 *
陶义: "桥式起重机箱梁的结构混合仿生优化设计", 《万方数据库学位论文库》 *
麻旭东 等: "基于仿生的机身加强筋结构的拓扑优化", 《万方数据库期刊库》 *

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111125818A (zh) * 2019-12-12 2020-05-08 河南大学 基于仿生子结构拓扑优化的新型十字交叉节点及优化方法
CN111924331A (zh) * 2020-07-16 2020-11-13 燕山大学 一种用于钢卷运输及静置过程立托架结构优化方法及系统
CN111924331B (zh) * 2020-07-16 2022-02-08 燕山大学 一种用于钢卷运输及静置过程立托架结构优化方法及系统
CN112395705A (zh) * 2020-11-19 2021-02-23 苏州科技大学 基于生物胞元的机械结构仿生拓扑设计方法
CN112395705B (zh) * 2020-11-19 2024-03-15 苏州科技大学 基于生物胞元的机械结构仿生拓扑设计方法
CN113361020A (zh) * 2021-08-06 2021-09-07 四川大学 一种结合仿生设计的齿轨动车地板轻量化设计方法
CN113361020B (zh) * 2021-08-06 2021-10-26 四川大学 一种结合仿生设计的齿轨动车地板轻量化设计方法
CN113779715A (zh) * 2021-08-24 2021-12-10 汕头大学 轻量化机械外骨骼设计方法
CN113779715B (zh) * 2021-08-24 2023-06-27 汕头大学 轻量化机械外骨骼设计方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN109145393B (zh) 2021-05-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109145393A (zh) 一种结构仿生轻量化设计方法
AU2019442319B2 (en) Structural topology optimization method based on material-field reduction series expansion
JP7058902B2 (ja) ハイブリッド繊維複合材料の板巻きシェル構造に対する高速協調最適化方法
CN112016167B (zh) 基于仿真和优化耦合的飞行器气动外形设计方法及系统
Tang et al. A finite element parametric modeling technique of aircraft wing structures
CN108647370B (zh) 基于双环迭代的无人直升机气动外形优化设计方法
CN109766604B (zh) 一种基于随机等几何分析的叶片高刚度设计方法
CN102968524A (zh) 一种二维变曲率型材零件工艺模型的建模方法
CN104866692A (zh) 一种基于自适应代理模型的飞行器多目标优化方法
CN102262692A (zh) 飞机翼面蒙皮亚音速颤振优化方法
CN102054106A (zh) 一种结构优化设计方法及结构优化设计系统
CN105528503A (zh) 一种基于结构分解的大型构件动态优化设计方法
CN107491571A (zh) 一种整车性能仿真的方法及系统
CN107958124A (zh) 一种基于应力分布模式优化的混合尺度耦合方法
Li et al. Cross‐Sectional Design of Composite Rotor Blades
Wissink et al. A dual-mesh unstructured adaptive cartesian computational fluid dynamics approach for hover prediction
CN103065015B (zh) 一种基于内力路径几何形态的承载结构低碳节材设计方法
Morris et al. High‐fidelity aerodynamic shape optimization of modern transport wing using efficient hierarchical parameterization
CN102692491A (zh) 基于分阶段禁忌寻优算法的土壤水分特征参数计算方法
CN103870634A (zh) 一种大型结构快速设计优化方法
CN108491654A (zh) 一种三维实体结构拓扑优化方法及系统
CN108664739A (zh) 基于改进粒子群算法的栓接结合部螺栓间距的优化方法
CN105243238B (zh) 一种一体化快速产品迭代成形装置及其方法
Pollák et al. Analysis of software solutions for creating models by a generative design approach
CN115577466A (zh) 一种大型自适应叶片参数化有限元直接建模方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant